


Wie kann man Dekoratoren in Python effektiv nutzen und verketten?
Wie man Dekoratoren in Python erstellt und verkettet
Dekoratoren erstellen
Schreiben Sie eine Dekoratorfunktion, die eine andere Funktion namens „ eine „umschlossene“ Funktion als Argument:
def my_decorator(func): # Code to execute before calling the wrapped function print("Before the function runs") # Call the wrapped function and store its return value result = func() # Code to execute after calling the wrapped function print("After the function runs") # Return the result of the wrapped function return result # Example of a decorator in action @my_decorator def say_hello(): print("Hello, world!")
Verkettung Dekoratoren
Verwenden Sie den @-Operator, um mehrere Dekoratoren auf dieselbe Funktion anzuwenden:
@my_decorator @another_decorator def chained_function(): print("This function is doubly decorated")
Dekoratoren mit Argumenten
Dekoratoren erlauben Argumente akzeptieren:
def decorator_with_arg(arg1, arg2): def decorator(func): # Use the decorator arguments to modify the wrapped function's behavior func.arg1 = arg1 func.arg2 = arg2 return func # Example of a decorator with arguments @decorator_with_arg("foo", "bar") def my_function(): print("Args:", my_function.arg1, my_function.arg2)
Dekorateure für den Unterricht Methoden
Verwenden Sie Dekoratoren für Methoden in einer Klasse:
class MyClass: @classmethod def my_class_method(cls): print("This is a class method")
Übung: Dekorieren eines Dekorators
Erstellen Sie einen Dekorator, der alles macht Andere Dekorateure akzeptieren Argumente:
def decorator_with_args(decorator_to_enhance): def decorator_maker(*args, **kwargs): def decorator_wrapper(func): # Wrap the original decorator and pass the arguments return decorator_to_enhance(func, *args, **kwargs) return decorator_wrapper # Example of a decorated decorator @decorator_with_args def decorated_decorator(func, *args, **kwargs): print("Args:", args, kwargs) return func @decorated_decorator(10, 20, name="John") def my_function(): print("Decorated function")
Am besten Praktiken
- Vermeiden Sie eine Verlangsamung des Codes aufgrund des Dekorator-Overheads.
- Verwenden Sie functools.wraps(), um die Informationen der ursprünglichen Funktion beizubehalten.
- Dekoratoren sind dauerhaft einmal auf eine Funktion angewendet.
- Erwägen Sie, sie zum Debuggen oder zur Erweiterung vorhandener Funktionen von extern zu verwenden Bibliotheken.
Beispielverwendungen
Verwenden Sie Dekoratoren für Aufgaben wie:
- Messen der Funktionsausführungszeit (@benchmark)
- Funktionsaufrufe protokollieren (@logging)
- Funktionsaufrufe zählen (@counter)
- Caching-Funktionsergebnisse
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man Dekoratoren in Python effektiv nutzen und verketten?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.
